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小数据集条件下的多态系统贝叶斯网络参数学习
被引量:
4
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作者
肖蒙
张友鹏
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015年第4期253-257,共5页
针对贝叶斯网络中多父节点条件概率分布参数学习问题,提出了一种适用于多态节点、模型不精确、样本信息不充分情形的参数学习方法。该方法利用因果机制独立假设,分解条件概率分布,使条件概率表的规模表现为父节点个数和状态数的线性形式...
针对贝叶斯网络中多父节点条件概率分布参数学习问题,提出了一种适用于多态节点、模型不精确、样本信息不充分情形的参数学习方法。该方法利用因果机制独立假设,分解条件概率分布,使条件概率表的规模表现为父节点个数和状态数的线性形式;利用Leaky Noisy-MAX模型量化了多态系统模型未含因素对参数学习的影响;从小样本数据集中获取模型参数并合成条件概率表。结果表明,该方法能提高参数学习效率与精度。
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关键词
贝叶斯网络
多态系统
小数据集
因果机制独立
参数学习
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职称材料
题名
小数据集条件下的多态系统贝叶斯网络参数学习
被引量:
4
1
作者
肖蒙
张友鹏
机构
兰州交通大学自动化与电气工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015年第4期253-257,共5页
基金
铁道部科技研究开发计划重点课题(2012X003-B)
甘肃省自然科学基金资助项目(1112RJZA040)资助
文摘
针对贝叶斯网络中多父节点条件概率分布参数学习问题,提出了一种适用于多态节点、模型不精确、样本信息不充分情形的参数学习方法。该方法利用因果机制独立假设,分解条件概率分布,使条件概率表的规模表现为父节点个数和状态数的线性形式;利用Leaky Noisy-MAX模型量化了多态系统模型未含因素对参数学习的影响;从小样本数据集中获取模型参数并合成条件概率表。结果表明,该方法能提高参数学习效率与精度。
关键词
贝叶斯网络
多态系统
小数据集
因果机制独立
参数学习
Keywords
Bayesian networks
Multistate system
Small sample
Independence of causal interaction
Parameters learning
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
小数据集条件下的多态系统贝叶斯网络参数学习
肖蒙
张友鹏
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015
4
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